▪️Machine Learning For Network Traffic and Video Quality Analysis
Книга начинается с углубления в NTMA, объяснения фундаментальных концепций и обзора существующих приложений и исследований в этой области
▪️Атлас искусственного интеллекта: руководство для будущего
Кейт Кроуфорд — старший научный сотрудник Microsoft, профессор Калифорнийского университета — предлагает нам книгу-исследование, обращая наше внимание на темную сторону успеха и скрытые издержки искусственного интеллекта.
▪️Машинное обучение доступным языком
Относительно небольшое руководство для новичков в машинном обучении. Автор раскрывает базовые понятия, концепции, рассказывает об инструментах и приводит примеры кода. Каждая глава — новый рассказ о том, как разрабатывать модели на базе различных данных
▪️Как учится машина
В книге Лекун делится своим научным подходом на стыке компьютерных наук и нейробиологии, помогая читателю яснее представить будущее ИИ, а также связанные с ним проблемы и перспективы
▪️ Создаём нейронную сеть
Книга — введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Автор поэтапно описывает создание функционального кода на языке Python.